イノベーション推進機構 産学連携・URA領域

九州工業大学の研究者 -私たちはこんな研究をしています-

情報工学研究院

准教授

徳永 旭将

とくなが てるまさ

所属
情報工学研究院
システム創成情報工学研究系
プロフィール
昭和58年生まれ
平成20年3月
九州大学大学院理学府地球惑星科学専攻修士号取得
平成23年3月
同博士号取得(理学博士)
平成23年4月
明治大学先端数理科学インスティテュート 研究推進員
平成24年4月
一般財団法人高度情報科学技術研究機構 計算科学技術部 職員
平成25年5月
大学共同利用機関法人 情報•システム研究機構 統計数理研究所 データ同化研究開発センター 特任助教

子供の頃から自然が好きで、将来は地球や宇宙の研究をしたいと思っていました。実際に、学生時代は太陽系や地球を研究対象とする研究室に所属し、オーロラの研究をしていました。そのうちに、大規模で多様なデータから重要な情報を見つけ出すデータサイエンスに興味が移り、今に至ります。

より詳しい研究者情報へ

大量データに駆動される知識発見とモノづくり

● 研究テーマ

  • (1) バイオイメージインフォマティクス(バイオロジー分野の画像データの解析手法の開発)
  • (2) 防災分野や地球科学分野(地震、気象、宇宙物理など)のデータ解析
  • (3) その他、音楽情報処理やものづくりに関するデータ駆動型の研究

● 分野

知能情報学

● キーワード

統計的機械学習、画像処理、信号処理、
バイオイメージインフォマティクス

● 実施中の研究概要

センシング技術の進歩により、多種多様なデータがリアルタイムで取得できるようになりました。同時に、ストレージ技術の進歩により、世界で蓄積されるデータ量も飛躍的に伸びています。近年、このような雑多で大規模なデータ(=ビッグデータ)をビジネスにおける意思決定で有効活用しようとする動きが盛んになっています。一方で、ライフサイエンスや地球科学といった自然科学分野においても、大規模で多様なセンシングデータが蓄積されつつあります。このような科学の最前線で取得されるデータは、基本的にノイズを多く含む非構造なデータです。そこから新しい知見を見出すには、高度な専門知識が必要とされてきました。しかし、データ量が爆発的に増大していくと、専門知識や理論を総動員してデータを見つめても、データの海に埋没した普遍法則をあぶり出すことが難しくなります。そこで、大規模多様なデータ群から有用な情報を自動で定量化し、仮説の検証や新たな自然法則の発見に繋げることができる「データサイエンス」の専門家の出番となります。いま、自然科学の諸分野や防災•減災、ものづくりの現場において、このデータサイエンスの専門家の不足が深刻なボトルネックになっています。私は、ベイズ統計や機械学習の方法論を基軸とし、大型計算機資源なども活用することで、自然科学やものづくり、防災•減災などの現場で役に立つ技術の開発を行っています。

● 過去の業績(論文・受賞歴など)

【論文】
T. Tokunaga, O. Hirose, S. Kawaguchi, Y. Toyoshima, T. Teramoto, H. Ikebata, S. Kuge, T. Ishihara, Y. Iino, R. Yoshida (2014), Automated detection and tracking of many cells by using 4D live-cell imaging data, Bioinformatics, 30(12):i43-i51.

【受賞】
2013 統計関連学会連合 コンペティション講演最優秀報告賞
2009 第126回地球電磁気・地球惑星圏学会学生発表彰(オーロラメダル賞)

● 研究室ホームページ